SEM各拟合指数一览
基于SEM模型对影响大学生就业因素及对策研究
基于SEM模型对影响大学生就业因素及对策研究摘要：随着大学毕业生就业形势的持续紧张，大学生就业问题日益突出。
本文从大学生的就业预期角度出发，分析了影响大学生就业困难的相关因素。
对大学生预期就业手段、预期就业地域分别建立了测量方程，对影响因素与就业预期建立了结构方程，从而得到了大学生就业预期情况的结构方程全模型（sem）。
并通过对模型的参数进行估计、对参数显著性以及模型整体的拟合效果检验，分析了影响大学生预期就业手段和预期就业地域的因素，对大学生当前就业困难进行了分析和提出了相关建议。
关键词：结构方程模型大学生就业预期就业手段预期就业地域一、影响大学生就业的因素分析（一）主观方面分析从主观方面来看，最主要的原因是大学生专业知识与实际技能的脱节。
很多学生自入校之后，除了日常的学习考试之外，很少了解社会对本专业的需求情况，学校也只是按传统的教学方法传授知识，使学生的学习停留在理论知识的背诵记忆上。
不能及时将知识转化实际工作能力，专业知识与实际技能的脱节，是造成大学生就业难的一个重要原因。
（二）客观方面分析由于技术进步、产业结构的变动等因素导致就业弹性连年不断下降，经济增长对就业的拉动作用在减弱。
一方面，我国国情对大学生就业造成了深远的影响。
我国是世界上人口密度最大的国家，劳动力相对过剩，市场供大于求，就业的压力相对增大。
另一方面，劳动力市场分割不均。
户籍制度造成了我国长期以来的城乡二元经济结构，以及由此而产生的劳动力市场在地区间、城乡间的制度性分割。
在劳动力市场严重分割的情况下，劳动力的流动成本很高，甚至足以影响劳动力的自由流动，出现区域间和行业间劳动力的供求结构矛盾，劳动力资源无法得到有效配置。
二、基于sem模型对问题的分析本模型的目的在于构建外源指标和外源潜变量的函数关系，内生指标和内生潜变量的函数关系，最终得到外源潜变量和内生潜变量的关系和量化影响大学生就业的因素，其思路类似层次分析法，本文中我们借助sem(结构方程模型)，首先对外源指标设定适当的权重，借助winbugs软件求出方程。
各拟合指数一览
近似误差的均方根RMSEA
绝对拟合指数
<0.05(<0.08可接受)
受影响
可以评估
（1）基于总体差距的指数，多数学者推荐为常用拟合指数；
（2）比较敏感；
（3）惩罚复杂模型。
比较拟合指数CFI
相对拟合指数
>0.90
不易受影响
无法评估
拟合优度指数GFI
绝对拟合指数
>0.90
受影响Leabharlann 无法评估（1）在最大似然和最小二乘法中比较稳定；
（2）在CFA中，当factor loading和样本容量较低时，容易接受模型；参数估计值比较低时，容易接受模型；
调整的拟合优度指数AGFI
绝对拟合指数
>0.90
受影响
可以评估
（1）可以按照模型中参数估计总数的数量对GFI进行调整；
相对拟合指数
>0.90
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在最大似然估计时使用有较好稳定性，能正确对复杂模型进行惩罚，准确区分不同的模型，多数学者推荐；
（2）在应用最小二乘法估计模型时比较差；
（3）可以用于比较嵌套模型；
（4）缺点：估计值变化很大，有时可以超出0~1的范围。
递增拟合指数IFI
相对拟合指数
个人
建议：
（1）AGFI is not enough,最好综合各种指标判断,特别在CFA中，NNFI(TLI)更重要一些。
（2）相对比较可靠的指标：NNFI, CFI, AGFI, RMSEA
（3）坚实的理论比可靠的数据更重要！
同时受样本容量和估计的参数比率影响
SEM各拟合指数一览
（2）即使是对小样本模型拟合时表现也很好；
（3）在嵌套模型比较时很有用；
规范拟合指数NFI
相对拟合指数
>0.90
样本容量小时严重低估
无法评估
（1）对数据非正态和小样本容量非常敏感；
（2）不能控制自由度；
（3）受样本容量影响大，渐不使用；
Tucker-Lewis指数（TLI或NNFI）
拟合优度指数GFI
绝对拟合指数
&小二乘法中比较稳定；
（2）在CFA中，当factor loading和样本容量较低时，容易接受模型；参数估计值比较低时，容易接受模型；
调整的拟合优度指数AGFI
绝对拟合指数
>0.90
受影响
可以评估
（1）可以按照模型中参数估计总数的数量对GFI进行调整；
>0.90
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在应用最小二乘法估计模型时，优于TLI、NNFI。
（2）在最大似然估计时，在小样本和偏差大的模型估计中，容易错误惩罚简约模型，奖赏复杂模型，因此渐不常用。
PNFI,PCFI,PGFI
节俭调整指数（Parsimony adjusted measures）
越接近1越好
（2）估计参数相对与数据点总数越少或自由度越大，AGFI越接近GFI。
近似误差的均方根RMSEA
绝对拟合指数
<0.05(<0.08可接受)
受影响
可以评估
（1）基于总体差距的指数，多数学者推荐为常用拟合指数；
（2）比较敏感；
（3）惩罚复杂模型。
比较拟合指数CFI
相对拟合指数
>0.90
结构方程模型简介——Lisrel与Amos的初级应用讲解
实例：速度营销动态能力对企业绩效的影响
1、模型构建 E1 理论发展 E2 模型界定 E3 变量确定 E3 研究假设 S1
S2
S3
反应效率 反应速度
M1
市场绩效
M2
M3
F1
财务绩效
F2
F3
H1：速度营销反应效率对企业市场绩效存在正向的影响关系； H2：速度营销反应速度对企业市场绩效存在正向的影响关系； H3：速度营销反应效率对企业财务绩效存在正向的影响关系； H4：速度营销反应速度对企业财务绩效存在正向的影响关系；
Yn1 ε 1
λ yn2 Yn2 ε 2
λ ym2 λ ym2
ζ2
Ym1 ε 3 Ym2 ε 4
1、潜变量(latent variable) ：不能被直接测量的变量； 内生潜变量:受其它潜变量影响的潜变量；(η,市场财务绩效) 外生潜变量:由系统外其他因素决定的潜变量；(ξ，反应速度)
2、显变量(observable indicators)：间接测量潜变量的指标 ，也称为观测变量；
结构方程模型(SEM)简介 ——Lisrel与Amos的初级应用
Structural Equation Model，SEM Linear Structural Relationship，LISREL Analysis of Moment Structure, AMOS
1
为什么要用结构方程模型
◇很多社会、心理、经济管理研究中所涉及到的变量，都不能准确、直
当违反上述标准时，表示模式可能有“细列误差”、“辨认问 题”或“输入有误”。当符合上述标准时，方可进行检验“整 体模式适配标准”及“模式内在结构适配度”。
25
4、模型拟合评鉴
SEM各拟合指数一览
节俭调整指数（Parsimony adjusted measures）
越接近1越好
同时受样本容量和估计的参数比率影响
奖励简约模型
（1）属于依照简约原则调整后的指数，为原来的指数乘以省俭比率；
（2）模型越简单，越不被惩罚。
（3）受样本容量同以上相对应的指标，同时受到估计参数与饱和参数值的影响
（2）在应用最小二乘法估计模型时比较差；
（3）可以用于比较嵌套模型；
（4）缺点：估计值变化很大，有时可以超出0~1的范围。
递增拟合指数IFI
相对拟合指数
>
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在应用最小二乘法估计模型时，优于TLI、NNFI。
（2）在最大似然估计时，在小样本和偏差大的模型估计中，容易错误惩罚简约模型，奖赏复杂模型，因此渐不常用。
SEM各拟合指标一览
指数名称
性质
拟合成功
建议值
样本容量影响
模型节俭评估
经验性评价
X2拟合优度检验（X2goodness-of-fit test）
绝对拟合指数
p>
受影响很大
无法评估
（1）样本容量很小时，容易接受劣势模型；样本容量大时，容易拒绝所有拟合很好的模型；
（2）在多个模型比较分析时非常有用；
拟合优度指数GFI
AIC（Akaikeinformation criterion）
信息标准指数
越小越好
不受影响
奖励简约模型
用于模型比较
CAIC(Consistent Akaike information criterion)
信息标准指数
越小越好
不受影响
结构方程SEM拟合指标
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在应用最小二乘法估计模型时，优于TLI、NNFI。
（2）在最似然估计时，在小样本和偏差大的模型估计中，容易错误惩罚简约模型，奖赏复杂模型，因此渐不常用。
PNFI,PCFI,PGFI
节俭调整指数（Parsimony adjusted measures）
越接近1越好
（2）估计参数相对与数据点总数越少或自由度越大，AGFI越接近GFI。
近似误差的均方根RMSEA
绝对拟合指数
<0.05(<0.08可接受)
受影响
可以评估
（1）基于总体差距的指数，多数学者推荐为常用拟合指数；
（2）比较敏感；
（3）惩罚复杂模型。
比较拟合指数CFI
相对拟合指数
>0.90
不易受影响
无法评估
奖励简约模型
用于模型比较
CAIC(Consistent Akaike information criterion)
信息标准指数
越小越好
不受影响
奖励简约模型
用于模型比较
ECVI(Expected cross-validation index)
信息标准指数
越小越好
受影响
奖励简约模型
（1）用于模型比较；
（2）在样本较小时，支持简约模型；随着样本数的增大转而支持较复杂但解释力更强的模型。
拟合优度指数GFI
绝对拟合指数
>0.90
受影响
无法评估
（1）在最大似然和最小二乘法中比较稳定；
（2）在CFA中，当factor loading和样本容量较低时，容易接受模型；参数估计值比较低时，容易接受模型；
结构方程模型资料
结构方程模型资料结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种用于统计分析和建模的方法，它结合了因果关系建模、路径分析和因子分析等多个统计技术。
SEM可以用于探索和验证各种理论模型，它能够同时考虑多个模型中的因素之间的关系，并通过各种统计指标来评估模型的拟合度。
SEM在社会科学、心理学、教育学等领域得到了广泛应用。
在构建和分析结构方程模型时，需要进行模型拟合度检验。
常用的模型拟合度指标有卡方检验、比较拟合指数（CFI）、根均方误差逼近指数（RMSEA）等。
其中，卡方检验用于检验实际观察数据与理论模型之间的拟合程度，CFI和RMSEA用于评估模型的整体拟合度。
模型拟合度越好，说明理论模型越能解释观察数据的变异。
结构方程模型的分析还可以进行参数估计和模型比较等工作。
参数估计用于确定模型中各个变量之间的关系强度和方向，通过估计路径系数来得到模型的具体参数。
模型比较可以用于对比不同模型之间的优劣，通过计算贝叶斯信息准则（BIC）等指标来评估模型的相对优劣。
结构方程模型的应用领域很广，其中最常见的包括教育研究、心理学研究和企业管理研究等。
在教育研究中，研究者可以使用SEM来验证各种教育模型的有效性，分析教育因素对学生学习成绩和发展的影响。
在心理学研究中，SEM可以帮助研究者了解不同心理因素之间的关系，探究心理健康问题的发生和变化。
在企业管理研究中，SEM可以用于分析企业绩效与各种内外部因素之间的关系，寻找影响企业成功的关键因素。
总之，结构方程模型是一种用于建模和分析的强大工具，它能够帮助研究者探索和验证各种理论模型，并对模型的拟合度和参数进行评估。
通过应用结构方程模型，研究者可以更好地理解和解释各种现象和关系，为科学研究和实践提供有力支持。
mplus拟合指标标准
mplus拟合指标标准Mplus拟合指标标准。
Mplus是一种结构方程模型（SEM）软件，广泛应用于心理学、教育学、社会学等领域的数据分析和研究中。
在使用Mplus进行数据分析时，拟合指标是评价模型拟合程度的重要指标之一。
本文将介绍Mplus拟合指标的标准及其含义，帮助研究者正确理解和解释模型拟合结果。
1. 拟合指标的分类。
Mplus提供了多个拟合指标，常用的包括χ^2值、RMSEA、CFI、TLI等。
这些指标可以分为整体拟合指标和局部拟合指标两大类。
整体拟合指标主要用于评价整体模型的拟合程度，包括χ^2值、RMSEA；局部拟合指标主要用于评价模型中每个变量的拟合程度，包括CFI、TLI等。
2. χ^2值。
χ^2值是最常用的拟合指标之一，它用于衡量观察数据与模型预测数据之间的差异。
在理想情况下，χ^2值应接近于0，表示观察数据与模型预测数据完全吻合。
然而，在实际应用中，由于样本量的影响，χ^2值往往会偏大。
因此，研究者一般会结合其他拟合指标一起考虑。
3. RMSEA。
RMSEA是衡量模型拟合优度的重要指标之一，它考虑了模型的复杂度，对样本量不敏感。
一般来说，RMSEA小于0.05表示模型与观察数据拟合得很好，0.05-0.08之间表示拟合程度尚可，大于0.1则表示拟合程度较差。
4. CFI和TLI。
CFI和TLI是衡量模型拟合优度的常用指标，它们都是基于比较模型和独立模型的差异来进行评价的。
一般来说，CFI和TLI的取值范围在0-1之间，取值越接近1表示模型拟合得越好。
5. 拟合指标的综合评价。
在实际应用中，研究者往往会综合考虑多个拟合指标来评价模型的拟合程度。
例如，可以结合χ^2值和RMSEA来判断整体拟合程度，再结合CFI和TLI来评价局部拟合程度，从而全面地理解模型的拟合情况。
总之，Mplus拟合指标标准是评价模型拟合程度的重要依据，研究者在使用Mplus进行数据分析时，应该充分理解各个拟合指标的含义和计算方法，结合实际情况进行综合评价，以确保模型拟合结果的准确性和可靠性。
中介效应amos模型拟合指数的正常值
中介效应是指一个变量在两个其他变量之间的作用机制。
在社会科学研究中，特别是心理学和社会学领域，中介效应是一个重要的研究课题。
研究人员经常使用统计模型来检验中介效应的存在和大小。
AMOS模型是一种常用的结构方程建模软件，它可以用于估计中介效应的大小。
而中介效应大小的指标之一是模型拟合指数，它可以帮助研究人员判断他们的模型对观察数据的拟合程度。
了解AMOS模型拟合指数的正常值对于正确解释中介效应的大小至关重要。
1. AMOS模型拟合指数AMOS模型拟合指数是用来评价结构方程模型（SEM）对观察数据的拟合程度的指标。
常见的AMOS模型拟合指数包括：- 拟合优度指数（Goodness of Fit Index, GFI）- 比较拟合指数（Comparative Fit Index, CFI）- 均方根误差逼近度指数（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）- 标准化均方根残差（Standardized Root Mean Square Residual, SRMR）2. AMOS模型拟合指数的正常值根据研究者的经验和已有的文献，一般认为，GFI和CFI的值应该大于0.90，RMSEA的值应该小于0.08，SRMR的值应该小于0.05。
当这些值达到或接近这些标准时，可以认为模型对观察数据的拟合是较好的。
3. 如何解释AMOS模型拟合指数当进行结构方程建模时，研究人员首先需要对模型的理论基础有清晰的认识。
需要根据实际数据进行模型的拟合和估计，并对拟合指数进行解释。
如果拟合指数达到或超过正常值，那么这个模型就有较好的拟合度；反之，则需要考虑修改模型。
4. 其他影响AMOS模型拟合指数的因素除了模型本身的设定和数据质量外，AMOS模型拟合指数还可能受到其他因素的影响。
比如样本量的大小、模型的复杂程度、变量之间的相关关系等都可能对拟合指数产生影响，因此在解释拟合指数时需要综合考虑这些因素。
sem结构方程模型中模型拟合度r
sem结构方程模型中模型拟合度r
SEM（Structural Equation Modeling）中的模型拟合度指的是模型
拟合数据的程度。
常用的模型拟合指数有：R^2、χ^2、RMSEA、CFI、GFI等。
其中，R^2是SEM中最常用的模型拟合指数之一，它代表着模型解释数据变异程度的比例。
R^2的取值范围从0到1，值越接近1则代表
模型拟合度越好。
而χ^2（卡方统计量）则是测量观察数据与模型拟
合数据之间的距离，χ^2的p值越大代表模型拟合度越差。
此外，还有RMSEA（均方误差逼近度）指数，它测量了观测数据与模型数据之间的误差差距。
RMSEA值越小，说明模型拟合度越好。
而CFI（比较适合度指数）和GFI（调整拟合指数）则是衡量SEM中整
个模型的拟合程度的指数，其数值越接近1，表明模型整体的拟合效果越好。
总之，选择合适的模型拟合度指数，除了要根据具体研究的特点来选
择指数外，还需要考虑其优势和缺陷、模型数据的特点以及研究目的
等多方面因素的综合考虑。
结构方程 拟合度0.8 文献
结构方程拟合度0.8 文献
结构方程模型（SEM）是一种统计工具，用于检验和估计观察数
据与潜变量之间的关系。
拟合度指标通常用来评估SEM模型的拟合
程度，常见的拟合度指标包括比较拟合指数（CFI）、均方根误差逼
近度（RMSEA）和标准均方根残差（SRMR）。
当拟合度达到0.8时，
表示模型的拟合程度较好。
关于拟合度达到0.8的结构方程模型的文献，可以通过学术数
据库如Google学术、PubMed、IEEE Xplore等进行文献检索。
在搜
索时，可以使用关键词"结构方程模型"、"拟合度"、"0.8"等进行检索，以找到相关的研究论文。
此外，还可以查阅统计学、心理学、
教育学等领域的专业期刊，这些期刊经常会发表关于结构方程模型
拟合度的研究成果。
在文献中，研究者通常会对拟合度达到0.8的结构方程模型进
行详细的描述和分析，包括模型的构建过程、样本的选择、变量的
测量方法、模型参数的估计等内容。
通过阅读相关文献，可以更深
入地了解拟合度达到0.8的结构方程模型在不同领域的应用和意义，以及该模型在实际研究中的启示和局限性。
总之，要找到关于拟合度达到0.8的结构方程模型的文献，需要进行系统的文献检索，并对相关文献进行深入的阅读和分析，以获取全面和准确的信息。
结构方程模型中拟合度指标的选择与评价方法
结构方程模型中拟合度指标的选择与评价方
法
1 拟合度指标的选择
结构方程模型（SEM）是当今社会科学领域最热门的研究方法之一。
SEM由模型的变量、模型的拟合度指标和数据组成，其中拟合度指标占据了重要的位置。
因此，选择和评估拟合度指标对于发展以及改进SEM 研究具有十分重要的意义。
首先，选择一个合适的拟合度指标非常重要，一个合适的拟合度
指标是可以估计SEM模型当前估计值的可靠性以及确定其调整后的改
进水平。
SEM拟合度指标包括两个部分：一是似然比（Likelihood Ratio），它检测模型估计值是否前后一致；二是内部一致性
（Internal Consistency），它检测模型的内在完整性是否达到规定
的标准。
2 评价方法
评价SEM的拟合度指标的标准，通常基于统计学的准则。
基于准则，当拟合度指标的值大于它的最小标准值时，表明模型拟合的满意
程度达到最低要求。
统计学准则通常基于模型的大小，小模型的拟合
度指标值需要达到更高标准，而大模型则要求较低。
此外，也可以基于模型解释数据标准来评价SEM拟合度指标，即
模型预测数据时，必须尽可能将模型结果和实际数据拟合地尽量接近。
这种评价方法的复杂程度更高，对拟合度指标的要求也更高，但它更
能检测模型的质量。
总之，结构方程模型（SEM）选择和评估拟合度指标是至关重要的。
根据目标，选择合适的拟合度指标，并根据统计学准则或模型解释标
准进行评估，可以评估SEM模型的拟合度水平，使SEM模型具有对真
实数据拟合更好的性能。
验证性因素分析的几个指标
简约拟合指数的应用场景
模型比较
通过比较不同模型的简约拟合指数，可以判断哪个模型更符合数 据。
模型修正
如果发现简约拟合指数不佳，可以对模型进行修正，再次进行拟合。
模型选择
在多个备选模型中，可以根据简约拟合指数的大小选择最优模型。
简约拟合指数的优缺点
优点
简约拟合指数能够综合考虑模型的复 杂度和拟合效果，适用于多种模型比 较和选择。
VS
缺点
对样本大小较为敏感，样本量较小时可能 导致误判；对极端数据较为敏感，极端数 据可能导致误判；不能完全确定哪个模型 是最好的选择，需要结合其他指标和理论 依据进行综合判断。
PART 05
绝对拟合指数的介绍
常用的绝对拟合指数
01
02
03
04
05
卡方值（χ²）
拟合优度指数 （GFI）
调整拟合优度指 比较拟合指数
考虑模型复杂度与样本大小的拟合指数，值越小表示拟合越好。
贝叶斯信息准则（BIC）
考虑模型复杂度和样本大小的拟合指数，值越小表示拟合越好。
PART 03
拟合指数的介绍
常用的拟合指数
χ²统计量（Chi-Square Statistic）：衡量模型与数据 的拟合程度，值越小表示拟合越好。
输标02入题
比较拟合指数（Comparative Fit Index，CFI）：用 于比较观测模型与基准模型，值越接近1表示拟合越 好。
验证性因素分析是一种结构方程模型（SEM）的分析方法，用于检验理论模型中各 个潜在变量之间的关系是否与实际数据一致。
它通过拟合指数和拟合优度统计量来评估模型与数据的匹配程度，从而判断理论模 型的合理性。
验证性因素分析不仅关注变量之间的关系，还关注潜在变量的测量模型，即观察变 量与潜在变量之间的关系。
SEM各拟合指数一览
绝对拟合指数
<(<可接受)
受影响
可以评估
（1）基于总体差距的指数，多数学者推荐为常用拟合指数；
（2）比较敏感；
（3）惩罚复杂模型。
比较拟合指数CFI
相对拟合指数
>
不易受影响
无法评估
（1）应用不同的模型估计方法时很稳定；
（2）即使是对小样本模型拟合时表现也很好；
（3）在嵌套模型比较时很有用；
SEM各拟合指标一览
指数名称
性质
拟合成功
建议值
样本容量影响
模型节俭评估
经验性评价
X2拟合优度检验（X2goodness-of-fit test）
绝对拟合指数
p>
受影响很大
无法评估
（1）样本容量很小时，容易接受劣势模型；样本容量大时，容易拒绝所有拟合很好的模型；
（2）在多个模型比较分析时非常有用；
拟合优度指数GFI
规范拟合指数NFI
相对拟合指数
>
样本容量小时严重低估
无法评估
（1）对数据非正态和小样本容量非常敏感；
（2）不能控制自由度；
（3）受样本容量影响大，渐不使用；
Tucker-Lewis指数（TLI或NNFI）
相对拟合指数
>
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在最大似然估计时使用有较好稳定性，能正确对复杂模型进行惩罚，准确区分不同的模型，多数学者推荐；
（3）坚实的理论比可靠的数据更重要！
信息标准指数
越小越好
受影响
奖励简约模型
（1）用于模型比较；
（2）在样本较小时，支持简约模型；随着样本数的增大转而支持较复杂但解释力更强的模型。
结构方程模型拟合度指标
结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）拟合度指标主要有以下几个：
Chi-square（卡方）：卡方检验用来检验样本拟合数据的程度，通常情况下，只要样本量足够大，卡方值就会变大，所以不建议单独使用卡方检验来评估拟合度。
GFI（Goodness-of-Fit Index）：拟合优度指数，介于0-1之间，值越大拟合度越好。
GFI用来衡量样本数据和理论模型的吻合度。
AGFI（Adjusted Goodness-of-Fit Index）：调整后的拟合优度指数，AGFI将GFI加以修正，通过惩罚项减少了模型参数对模型拟合度的影响，可用来评价模型拟合度。
RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）：均方误差逼近度，介于0-1之间，通常认为RMSEA在0.05以下表示模型拟合优秀，在0.05-0.08之间表示模型拟合良好，在0.08-0.1之间表示模型拟合较差，在0.1以上表示模型拟合极差。
CFI（Comparative Fit Index）：比较拟合指数，介于0-1之间，值越大表示拟合度越好，CFI 通常是对比基准模型来评价模型拟合度的，当CFI值大于0.9时，模型拟合度较好。
TLI（Tucker-Lewis Index）：介于0-1之间，也是对比基准模型来评价模型拟合度的，通常认为TLI大于0.9时表示模型拟合度较好。
SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）：标准化均方根残差，介于0-1之间，值越小表示模型拟合度越好，通常认为SRMR在0.08以下表示模型拟合度较好。
不同的拟合度指标适用于不同的情况和研究问题，需要根据具体情况综合使用。
结构方程模型简介——Lisrel与Amos的初级应用讲解
LISREL（Linear Structural Relationship，线性结构关系）结 合矩阵分析技巧，用以处理协方差结构分析的一套计算机程序 。AMOS （Analysis of Moment Structure,矩结构分析） 矩 结构与协方差矩阵内涵类似，结合了传统的一般线性模型与共 同因素分析的技术。
接地测量，这种变量称为潜变量，如工作满意度、价格感知等。
◇这时，只能退而求其次，用一些外显指标，去间接测量这些潜变量。
工作满意度
目前工作满意度 工作兴趣 工作乐趣
价格感知
价格廉价性 价格公平性
潜变量
工作厌恶度 显变量
潜变量
价格多样性 显变量
◇传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型则能
当违反上述标准时，表示模式可能有“细列误差”、“辨认问 题”或“输入有误”。当符合上述标准时，方可进行检验“整 体模式适配标准”及“模式内在结构适配度”。
25
4、模型拟合评鉴
（2）整体模式适配指标―模式外在质量 卡方检验：卡方自由度比(χ2/df) 模型拟合指数：拟合指数(GFI)、调整后拟合指数(AGFI)、正规拟合
指数(NFI)、非正规拟合指数(NNFI)、增量拟合指数(IFI)
替代指数：RMSEA,CFI指数 残差分析指数：残差均方根(RMR)
拟合指标 χ2/df GFI AGFI NFI IFI CFI RMR RMSEA
建议值 ＜5 ＞0.9 ＞0.8 ＞0.9 ＞0.9 ＞0.9 ＜0.05 ＜0.08
同时处理潜变量及其指标。
2
为什么要用结构方程模型
假如4道题目来衡量企业在某方面的竞争优势，还有3道题目来测 量企业绩效。现要研究竞争优势与企业绩效的关系。
amos各种拟合指标
amos各种拟合指标Amos是一种结构方程模型（SEM）软件，可以用于拟合统计模型并评估模型与实际数据之间的拟合程度。
在Amos中，有许多拟合指标可用于评价模型的拟合质量。
以下是一些常用的Amos拟合指标：1. 卡方拟合优度（Chi-square Goodness of Fit）：卡方拟合优度指标用于衡量实际观察数据与模型预测数据之间的差异程度。
较小的卡方值表示模型与实际数据较好地拟合。
2. 标准化残差（Standardized Residuals）：标准化残差是指观察值与模型预测值之间的差异，经过标准化处理后的值。
较小的标准化残差表示较好的拟合。
3. 标准化均方根残差（Standardized Root Mean Square Residual，SRMR）：SRMR是一个衡量模型拟合优度的统计量，表示观察值与模型预测值之间的平均差异程度。
较小的SRMR值表示较好的拟合。
4. 相对拟合指标（Relative Fit Indices）：相对拟合指标包括比较拟合指数（Comparative Fit Index，CFI）和增量拟合指数（Incremental Fit Index，IFI），用于比较拟合模型与独立模型之间的差异。
较大的CFI和IFI值表示较好的拟合。
5. 根均方差残差（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）：RMSEA用于衡量模型拟合误差的程度，较小的RMSEA值表示较好的拟合。
除了以上指标外，Amos还提供了其他拟合指标，如准确拟合指数（Tucker-Lewis Index，TLI）、修正的拟合指数（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）等。
这些指标综合考虑了拟合优度和模型复杂度，可以用于选择最佳拟合模型。
总而言之，Amos提供了多个拟合指标，可以帮助研究人员评估统计模型与实际数据之间的拟合程度，并选择最佳的拟合模型。
结构方程模型中的残差变量
结构方程模型中的残差变量结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种常用的统计分析方法，它可以帮助研究者探索变量之间的关系和解释某个因果模型。
在结构方程模型中，残差变量扮演着重要的角色，它们代表了无法被其他变量解释的个体差异和测量误差。
残差变量是指因变量与自变量之间的关系无法完全解释的部分，可以理解为因变量中剩余的未被自变量解释的部分。
在实际研究中，残差变量可以用来检验模型的拟合度和探索未被观察到的因素对结果的影响。
残差变量可以用来评估模型的拟合度。
在结构方程模型中，我们通常会用拟合指数（Fit Index）来评估模型与观察数据的拟合程度。
常见的拟合指数包括均方根误差逼近指数（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）、标准化拟合指数（Comparative Fit Index, CFI）等。
如果模型的拟合度较好，那么残差变量应该接近于零，表示模型可以较好地解释观察数据。
残差变量还可以帮助我们探索未被观察到的因素对结果的影响。
在结构方程模型中，我们可以通过引入潜变量（Latent Variable）来间接地测量无法直接观察到的因素。
潜变量通常由多个观察变量测量得到，而观察变量与潜变量之间的关系可以通过路径系数（Path Coefficient）表示。
当观察变量与潜变量之间的路径系数不显著时，说明这个观察变量对潜变量的解释程度较低，也就是说，观察变量的残差较大。
通过分析残差变量，我们可以发现哪些观察变量与潜变量之间的关系较弱，从而深入理解模型中的机制和因果关系。
残差变量还可以用来分析测量误差。
在结构方程模型中，观察变量通常会受到测量误差的影响，这些误差可以被视为观察变量的残差。
通过分析观察变量的残差，我们可以评估测量工具的有效性和信度。
如果观察变量的残差较大，说明测量工具的信度较低，可能需要重新设计或选择其他测量工具。
结构方程chisq
结构方程chisq
结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，用于探索观察变量之间的因果关系。
它通过建立一组方程来描述变量之间的关系，并利用统计方法对这些方程进行检验和拟合。
在SEM中，研究者首先根据理论或经验构建一个模型，然后使用数据进行拟合和检验。
拟合指标中的一个重要指标是卡方（chisq），它用于衡量模型的拟合程度。
如果拟合优度指标（如卡方值）较小，说明模型与观测数据较好地吻合，即模型拟合良好。
然而，卡方值只是评估模型拟合优度的一个指标，还需要结合其他指标进行综合判断。
常用的拟合指标还包括均方根误差（Root Mean Square Error, RMSEA）、比较拟合指数（Comparative Fit Index, CFI）等。
除了拟合优度指标，SEM还可以用来估计变量之间的因果关系。
通过分析路径系数（path coefficient）可以了解各个变量之间的直接和间接影响。
路径系数越大，表示变量之间的关系越强。
在应用SEM进行研究时，研究者需要明确研究问题，并根据问题构建适当的模型。
同时，还需要收集足够的样本数据，以保证结果的可靠性。
研究者还要对模型进行合理的设定和检验，以确保模型的有效性和准确性。
结构方程模型是一种强大的统计工具，可以用于研究变量之间的因果关系。
通过构建模型并使用统计方法进行拟合和检验，可以得到关于变量之间关系的有效信息。
然而，在应用SEM时，研究者需要注意模型的构建和检验过程，以保证研究结果的可靠性和有效性。
r语言psem函数
r语言psem函数一、介绍在R语言中，PSEM函数是一个非常有用的工具，它可以用来建立结构方程模型（SEM）。
该函数可以帮助研究者分析多个变量之间的关系，并通过检验模型拟合度来评估模型的准确性。
本文将详细介绍如何使用PSEM函数来建立和分析SEM模型。
二、安装和加载在使用PSEM函数之前，需要先安装并加载相关的包。
首先，在R控制台中输入以下命令来安装相关的包：install.packages("sem")然后，输入以下命令来加载sem包：library(sem)三、数据准备在使用PSEM函数之前，需要准备好数据。
数据应该是一个矩阵或数据框，并且每个变量应该被赋予一个唯一的名称。
为了演示如何使用PSEM函数，我们将使用以下示例数据：data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),x2 = c(6, 7, 8, 9, 10),x3 = c(11, 12, 13, 14, 15))四、建立模型在准备好数据后，就可以开始建立模型了。
要建立一个模型，需要指定每个变量之间的关系以及它们与其他变量之间的关系。
这些关系可以通过路径图来表示。
以下是一个简单的路径图示例：x1 --> x2^ || vx3 <--在这个示例中，x1对x2有一个正向影响，x2对x3有一个正向影响，而x3对x1和x2都有一个负向影响。
为了使用PSEM函数建立模型，需要指定每个变量之间的路径以及它们之间的方向。
以下是一个使用PSEM函数建立模型的示例：model <- specifyModel(x1 ~ NA*x1 + b12*x2 + b13*x3,x2 ~ NA*x2 + b21*x1 + b23*x3,x3 ~ NA*x3 + b31*x1 + b32*x2)在这个示例中，我们指定了三个变量之间的关系，并将它们命名为b12、b13、b21、b23、b31和b32。
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建议：
（1）AGFI is not enough,最好综合各种指标判断,特别在CFA中，NNFI(TLI)更重要一些。
（2）相对比较可靠的指标：NNFI, CFI, AGFI, RMSEA
（3）坚实的理论比可靠的数据更重要！
相对拟合指数
>0.90
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在最大似然估计时使用有较好稳定性，能正确对复杂模型进行惩罚，准确区分不同的模型，多数学者推荐；
（2）在应用最小二乘法估计模型时比较差；
（3）可以用于比较嵌套模型；
（4）缺点：估计值变化很大，有时可以超出0~1的范围。
递增拟合指数IFI
相对拟合指数
>0.90
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在应用最小二乘法估计模型时，优于TLI、NNFI。
（2）在最大似然估计时，在小样本和因此渐不常用。
PNFI,PCFI,PGFI
节俭调整指数（Parsimony adjusted measures）
越接近1越好
拟合优度指数GFI
绝对拟合指数
>0.90
受影响
无法评估
（1）在最大似然和最小二乘法中比较稳定；
（2）在CFA中，当factor loading和样本容量较低时，容易接受模型；参数估计值比较低时，容易接受模型；
调整的拟合优度指数AGFI
绝对拟合指数
>0.90
受影响
可以评估
（1）可以按照模型中参数估计总数的数量对GFI进行调整；
（2）估计参数相对与数据点总数越少或自由度越大，AGFI越接近GFI。
近似误差的均方根RMSEA
绝对拟合指数
<0.05(<0.08可接受)
受影响
可以评估
（1）基于总体差距的指数，多数学者推荐为常用拟合指数；
（2）比较敏感；
（3）惩罚复杂模型。
比较拟合指数CFI
相对拟合指数
>0.90
不易受影响
无法评估
SEM各拟合指标一览
指数名称
性质
拟合成功
建议值
样本容量影响
模型节俭评估
经验性评价
X2拟合优度检验（X2goodness-of-fit test）
绝对拟合指数
p>0.05
受影响很大
无法评估
（1）样本容量很小时，容易接受劣势模型；样本容量大时，容易拒绝所有拟合很好的模型；
（2）在多个模型比较分析时非常有用；
奖励简约模型
用于模型比较
CAIC(Consistent Akaike information criterion)
信息标准指数
越小越好
不受影响
奖励简约模型
用于模型比较
ECVI(Expected cross-validation index)
信息标准指数
越小越好
受影响
奖励简约模型
（1）用于模型比较；
（2）在样本较小时，支持简约模型；随着样本数的增大转而支持较复杂但解释力更强的模型。
同时受样本容量和估计的参数比率影响
奖励简约模型
（1）属于依照简约原则调整后的指数，为原来的指数乘以省俭比率；
（2）模型越简单，越不被惩罚。
（3）受样本容量同以上相对应的指标，同时受到估计参数与饱和参数值的影响
AIC（Akaike information criterion）
信息标准指数
越小越好
不受影响
（1）应用不同的模型估计方法时很稳定；
（2）即使是对小样本模型拟合时表现也很好；
（3）在嵌套模型比较时很有用；
规范拟合指数NFI
相对拟合指数
>0.90
样本容量小时严重低估
无法评估
（1）对数据非正态和小样本容量非常敏感；
（2）不能控制自由度；
（3）受样本容量影响大，渐不使用；
Tucker-Lewis指数（TLI或NNFI）